Einordnung: Spezifische Produktifizierung eines Cognitive Systems.
Aufgabe: Stellt produktiv nutzbares System für komplexe maschinelle Schlussfolgerungen und maschinelle Denkarbeit bereit.
Wird über die Conclusion API genutzt.
Weitere Informationen: siehe Startseite oder Architektur-Subpage.
Einordnung: Abstraktes Funktionsprinzip zur Umsetzung des Dual-Space Reasonings.
Aufgabe: Beschreibt das Muster des Zusammenwirkens zwischen CCU und LGU — unter Führung der CCU.
Weitere Informationen: siehe Architektur-Subpage.
Einordnung: Summe aller Software-Dienste, die das abstrakte Cognitive Control Prinzip auf Systemebene realisieren.
Aufgabe: Gibt die funktionale Struktur des Denkprozesses vor — die LGU führt anschließend die Vorgaben der CCU aus.
Expliziter Funktionsblock innerhalb der Leibniz-von-Neumann-Architektur.
Einordnung: Interne systemische Struktur für die funktionale Ablaufsteuerung des Denkprozesses.
Aufgabe: Definiert die Sequenz, in der die CCU arbeitet (Beispiel: Hypothese > Validierung > Schlussfolgerung > Validierung).
Bestandteil der Leibniz-von-Neumann-Architektur.
Einordnung: Eigenständiger Repräsentationsraum, jenseits des Token-Raums.
Aufgabe: Bildet den funktionalen Teil kognitiver Objekte ab wie z.B. Hypothesen, Validierungen und Schlussfolgerungen.
Weitere Informationen: siehe Architektur-Subpage.
Einordnung: Interne systemische Struktur zur Zustands- und Kontextverwaltung.
Aufgabe: Dient der strukturierten Ablage und Fortschreibung von Kontexten und Zustandsinformationen während Denkprozessen.
Integraler Bestandteil der Leibniz-von-Neumann-Architektur.
Einordnung: Gesamthaftes System für maschinelles Denken.
Aufgabe: Implementiert das Dual-Space Paradigma auf System-Ebene.
Cognitive Systems sind konkrete Instanziierungen der Leibniz-von-Neumann-Architektur.
Weitere Informationen: siehe Forschungs-Subpage.
Einordnung: API-Endpunkt für maschinelles Schlussfolgern, mit spezialisiertem API-Schema.
Aufgabe: Stellt die technische Schnittstelle (I/O) zur Nutzung strukturierter Schlussfolgerungen aus CCMs bereit.
Weitere Informationen: siehe Dokumentation.
Einordnung: Grundlegendes Paradigma, dass maschinelle Intelligenz mehrere, unterschiedlich abstrahierte Repräsentationsräume benötigt.
Aufgabe: Vollzieht die bewusste Aufteilung des Denkens in einen Token-Raum und einen kognitiven Raum (daher Dual-Space).
Die eigentliche Intelligenz entsteht aus dem strukturierten, gerichteten Zusammenwirken der Komponenten.
Weitere Informationen: siehe Startseite.
Einordnung: Konkreter Mechanismus für Maschinelles Denken (= Reasoning) auf Basis des Dual-Space Paradigmas.
Aufgabe: Beschreibt den eigentlichen Denkprozess, unter Nutzung des Zusammenspiels aus CCU und LGU.
Einordnung: Operationalisierung des In-Situ Alignment Mechanismus.
Aufgabe: Stellt sicher, dass jede Hypothese und jede Schlussfolgerung validiert wird, bevor sie im Denkprozess weiterverarbeitet wird.
Weitere Informationen: siehe Architektur-Subpage.
Einordnung: Abstraktes Konzept zur laufenden Ausrichtung von Denkprozessen an Zweck, Regeln und Kontext.
Aufgabe: Stellt sicher, dass Regeln, Annahmen und Zwischenergebnisse während des Denkprozesses geprüft werden.
Weitere Informationen: siehe Architektur-Subpage.
Einordnung: Die Summe aller Bausteine zur schrittweisen Veredelung von unstrukturierten dokumentenbasierten Informationen zu Wissen.
Aufgabe: Extrahiert, strukturiert und verdichtet Informationen, zur anschließenden Ablage in Knowledge Stores oder Policy Stores.
Einordnung: Strukturierter Speicher für domänen- oder kundenspezifisches Wissen, Konzepte und Zusammenhänge.
Aufgabe: Verwaltet die durch die Ingest-Pipeline strukturierten und verdichteten Wissens-Artefakte und -Repräsentationen.
Einordnung: Funktionale Systemkomponente zur Erzeugung von Hypothesen und sprachlichen Verarbeitung von Informationen.
Aufgabe: Bildet die sprachliche Oberfläche von Gedanken ab — ist jedoch nicht der alleinige Träger des Denkprozesses.
Als LGU kommen marktübliche Large Language Models zum Einsatz, die im Token-Space arbeiten. LGUs werden von der CCU geführt.
Einordnung: Eine konkrete, implementierbare Architektur zur Implementierung von Dual-Space Reasoning auf System-Ebene.
Aufgabe: Stellt den konkreten High-Level „Bauplan“ für Cognitive Systems und insbesondere Cognitive Conclusion Models dar.
Weitere Informationen: siehe Architektur-Subpage.
Einordnung: Abstrakter Oberbegriff für die Fähigkeit von KI-Systemen, das Äquivalent zu kognitiver Denkarbeit zu leisten.
Aufgabe: Stellt den konkreten Output / das Ergebnis aus Cognitive Systems dar — auf Basis des Dual-Space Paradigmas.
Einordnung: Strukturierter Speicher für domänen- oder kundenspezifische Richtlinien, Vorschriften und Normen.
Aufgabe: Verwaltet die durch die Ingest-Pipeline strukturierten und verdichteten Policy-Artefakte und -Repräsentationen.
Einordnung: Repräsentationsraum der LGU für sprachliche Verarbeitung.
Aufgabe: Stellt den semantischen Arbeitsraum der LLMs dar, der parallel zum kognitiven Raum existiert.
Weitere Informationen: siehe Architektur-Subpage.
